脉冲星基础
Archive、DM 与 TOA
把 archive 数据、色散、dedispersion、folding、template matching 与 TOA 提取连成一条理解链。
Archive 是什么
在 PSRUI 里可以先把 archive 理解成“已经完成望远镜后端采样、折叠或部分预处理后，适合继续分析的脉冲星数据容器”。
它既不是最原始的 baseband，也不是最后的 timing result，而是介于两者之间、最适合做交互式检查和处理的数据形态。
常见内容包括：
- profile 数据
- 频率通道信息
- 子积分信息
- 极化维度与 Stokes 相关信息
- 源名、望远镜、中心频率、带宽、DM、ephemeris 等元数据
DM 到底表示什么
DM 是视线方向上自由电子柱密度的积分量。直观上可以把它理解成“星际介质让不同频率信号产生传播时延的强弱刻度”。
它为什么重要：
- 高频和低频不会同时到达
- 频带越宽、DM 越大，频率方向上的拖尾越明显
- 如果不先处理这种传播延迟，后续 folding、template matching 和 TOA 都会变差
DM 与 dedispersion
色散会让不同频率的信号到达时间不同。
如果不做 dedispersion，同一脉冲在频率方向上会被拖开，profile 对齐也会变差。
这就是为什么 PSRUI 在 Pam 里把 dedisperse 作为高频操作之一。它不是“锦上添花”的美化，而是后面很多定量分析的前提步骤。
Folding 在做什么
folding 会利用脉冲星周期，把周期性信号沿相位堆叠起来，让稳定成分更明显、随机噪声相对被压低。
很多 profile 与 TOA 分析都默认建立在“已经折叠到合理相位结构”的数据上。你在 GUI 里看到的平均脉冲，本质上就是大量单周期信号叠加后的结果。
TOA 为什么需要 template
TOA 不是“读取脉冲峰值出现在什么时候”这么直接。
更常见的做法是：
- 先得到一个信噪比较高、相位结构稳定的 template profile。
- 再用观测 profile 和 template 做匹配，估计相位偏移。
- 把相位偏移换算成到达时间和不确定度。
PSRUI 当前的 TOA 工作流就是围绕 pat 做这件事。GUI 帮你组织了输入、参数和结果预览，但物理上它仍然是在做 template matching。
在 PSRUI 里应该怎样理解这一条链路
- archive 决定了你手里到底是什么数据
- DM / dedispersion 决定频率轴上的脉冲能否对齐
- folding 决定平均脉冲是否足够清晰稳定
- template matching 决定 TOA 是否可信
- TOA 之后通常还需要进入更完整的 timing model 分析，例如
tempo2
PSRUI 当前支持：可以在 GUI 中选 template、跑
pat，并查看 visual residual preview。